## KETAHANAN STOK TANGKI TIMBUN   LPG: STUDI KASUS PADA PERUSAHAAN Z
M. Adithya Alhafizh 1 , Andian Ari Istiningrum 1*
1 Teknik Logistik Migas, Politeknik Energi dan Mineral Akamigas, Indonesia

## ABSTRAK
Kebutuhan LPG yang terus meningkat setiap tahunnya menyebabkan kenaikan permintaan se- hingga  dapat  menghambat  proses  pendistribusian  LPG  di  perusahaan  Z.  Untuk  memperlancar kegiatan pendistribusian  LPG, maka dilakukan prediksi kebutuhan LPG dan ketahanan stok LPG sehingga permintaan pada cakupan wilayah operasional PT Z hingga 3 tahun kedepan dapat ter- penuhi. Dalam menentukan prediksi  kebutuhan LPG untuk 3 tahun kedepan, perhitungan pred- iksi dilakukan dengan menggunakan data historis Thruput LPG pada tiga tahun sebelumnya, yaitu pada periode Juni 2019 sampai Mei 2022 dengan hasil prediksi dihitung untuk 3 tahun kedepan, yaitu dari  Juni 2022 sampai Mei 2025. Metode yang digunakan dalam melakukan prediksi dipilih berdasarkan jenis dan pola data yang dimiliki dan membandingkan nilai Average Absolute Error (AAE)  terkecil  dari  metode-  metode  yang digunakan.  Hasil perhitungan  menggunakan  metode Winter Multiplicative didapatkan hasil prediksi kebutuhan LPG sebesar 68.839,54 ton , dari hasil tersebut didapatkan  presetase  kenaikan  kebutuhan  LPG  untuk  memenuhi  permintaan  sebesar 18,99 atau 19% dari data 3 tahun sebelumnya.. Dari hasil prediksi kebutuhan produk LPG,didapat rata-rata thruput harian LPG sebesar 63,74  ton pada periode 3 tahun mendatang. Artinya ter- jadinya kenaikan thruput rata-rata harian pada 3 periode sebelumnya yaitu, 53,315 ton menjadi 63,74 ton. Tangki yang digunakan memiliki safe capacity sebesar 360 ton. sehingga ketahanan stok  tangki  timbun  LPG  menurun  dari  3  tahun  sebelumnya  yaitu  6  hari  menjadi  5  hari,  yang artinya dengan kapasitas tangki timbun yang sama sebesar 360 ton,dapat memenuhi kebutuhan harian produk LPG 3 tahun mendatang sesuai dengan ketentuan ketahanan stok yang ditetapkan perusahaan yaitu sebesar 2 hari.
Kata kunci: Ketahanan Stok, Tangki, LPG, Prediksi
andian.istiningrum@esdm.go.id

## 1. Pendahuluan
Energi  dibutuhkan  dalam  kehidupan  sehari- hari,  baik  untuk  kebutuhan  pemanfaatan maupun  untuk  kebutuhan  penciptaan  di  ka- wasan modern. Sesuai proyeksi Badan Energi Dunia atau IEA ( International Energy Agency ) memiliki  kenaikan  khas  1,6  %  setiap  tahun.
Berdasarkan  informasi  Neraca  Energi  Na- sional pada tahun 2021, pemanfaatan energi selama 5 tahun terakhir tumbuh normal sebe- sar  2,2  %  setiap  tahun  dan  mencapai  118,3 juta  TOE  pada  tahun  2020.  Pemanfaatan terbesar  berasal  dari  kawasan  transportasi dan  kawasan  modern,  lingkungan  keluarga, area bisnis dan area yang berbeda. Liquified
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 1 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.1/1036
Petroleum  Gas (LPG)  dilibatkan  oleh  daerah setempat untuk kebutuhan keluarga. LPG mu- lai digalakkan pada tahun 2007 sebagai salah satu jenis transformasi dari bahan bakar mi- nyak tanah.
LPG  memiliki  manfaat  ekonomis  dibanding- kan dengan bahan bakar minyak tanah. Selain itu,  LPG  lebih  bersih  dan  lebih  tidak  ber- bahaya  bagi  ekosistem  (Kementerian Energi dan  Sumber  Daya  Mineral,  2011).  Hampir 95%  LPG  di  Indonesia  dikonsumsi  keluarga sebagai  konsekuensi  dari  program  trans- formasi  bahan  bakar  minyak  tanah  ke  LPG pada tahun 2007. Perluasan pemanfaatan ba- han  bakar  LPG  dipengaruhi  oleh  mening- katnya minat di lingkungan keluarga dan area bisnis.
Isu yang sering terjadi saat ini adalah masih banyak  kasus  kelangkaan  LPG  di  daerah- daerah  tertentu,  salah  satunya  disebabkan oleh permintaan yang melampaui keterjang- kauan stok, sebagaimana yang terjadi di pe- rusahaan  Z.  Perusahaan  Z  merupakan  salah satu  perusahaan  migas  di  Prabumulih  yang bergerak  dalam  bidang  produksi  dan  distri- busi  LPG.  Untuk  mengikuti  fleksibilitas  stok saat ini membuat ekspektasi yang tepat dari minat untuk LPG di masa depan sangat pen- ting sehingga prediksi permintaan LPG di be- berapa tahun ke depan menjadi penting un- tuk dilakukan perusahaan Z.Selain itu, sarana fasilitas seperti tangki timbun yang terdapat di  perusahaan  Z  juga  perlu  dianalisis  ke- cukupannya untuk mengetahui apakah tangki timbun  cukup  optimal  untuk  mendukung ketahanan stok LPG di beberapa tahun men- datang.
Metode prediksi (forecasting) merupakan sa- lah satu metode yang dapat digunakan suatu organisasi  atau  perusahaan  dalam  mengam- bil  suatu  keputusan  di  masa  depan,  baik  itu untuk  mengendalikan  sistem  seperti  info- masi,  pemasaran,  keuangan  dan  produksi ataupun  untuk  mencapai  tujuan  strategis operasional  sebuah  perusahaan..  Beberapa penelitian  terdahulu  membuktikan  bahwa penggunaan metode prediksi dalam pengam- bilan  keputusan    mampu  memberikan  hasil yang  signifikan  sehingga  suatu  perusahaan
dapat mengambil keputusan dengan tepat di masa yang akan datang. Dan ada pun metode Ketahanan Stok Tangki timbun (KSTT) yang merupakan  salah  satu  metode  yang  diguna- kan  agar  jumlah  isi  tangki  dalam  kapasitas aman  saat  dilakukan  penyaluran  setiap  ha- rinya. Metode ini bertujuan untuk menjamin ketersediaan produk yang ada di suatu depot. Berikut penelitian terdahulu yang telah mem- buktikan metode prediksi dan KSTT mampu membantu  perusahaan  dalam  pengambilan keputusan dimasa depan meliputi :
1. Penelitian yang dilakukan oleh [1] dengan menggunakan metode forecasting time se- ries didapatkan grafik prediksi yang me- miliki  pola  horizontal  dikarenakan  fluk- tuasi  nilai  berada  disekitar  rata-rata  de- ngan didapat nilai kesalahan terkecil ya- itu MAPE sebesar 32,67, MAD 280.023,31 dan MSE sebesar 118.336.236.635,27
2. Penelitian oleh [2] dengan metode winter exponential smoothing dengan nilai MAPE berturut-turut  0,76  dan  0,64%  dimana menunjukan  bahwa  metode  tersebut  la- yak  digunakan  sebagai  metode  prediksi penjualan  yang  tepat  yang  dapat  diap- likasikan di perusahaan X.
3. Penelitian oleh [6], dilakukan dengan me- tode double  exponential  smoothing di- mana  prediksi  tersebut  mendekati  nilai aktual  penjualan produk sehingga  meto- de tersebut cocok digunakan dalam studi kasus tersebut.
4. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3],  di- mana berdasarkan hasil forecasting , pen- jualan tidak berfluktuasi untuk beberapa bulan mendatang, hasil dari prediksi ter- sebut  menunjukan  hasil  stabil  dan  men- galami  peningkatan  setiap  bulannya  se- hingga perusahaan tersebut dapat mem- iliki  acuan  untuk  mempersiapkan  ke- jadian di masa yang akan datang.
5. Penelitian  dilakukan oleh [10], dari hasil prediksi menggunakan metode winter di- peroleh nilai error terkecil. Dengan ha-sil prediksi yang mendekati nilai  actual, se- hingga  perusahaan  memenuhi  permin- taan konsumen dimasa yang akan datang.
6. Penelitian  oleh  [9]  dari  hasil  prediksi menggunakan metode yang telah di pilih diperoleh  bahwa  ketahanan  stok  tangki timbun di PT.XYZ untuk 5 tahun kedepan
sebesar  6  hari  sehingga  perlu  adanya pengkajian  ulang  mengenai  ketahanan stok.
7. Penelitian oleh [4] berdasarkan hasil per- hitungan dimana ketahanan stok produk premium  meningkat  dan  penjualan  pro- duk menurun karena adanya produk per- talite.  sehingga  harus  dilakukan  penga- lokasian produk.
8. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  di- mana  hasil  prediksi  menggunakan  me- tode  yang  dipilih  dan  ketahanan  stok tangki  timbun  didapatkan  hasil  sebesar 11  hari  yang  dimana  ketahanan  stok  se- suai dengan Peraturan Kementrian ESDM Nomor  26  Tahun  2009  dan  masih  bisa memenuhi  kebutuhan  penyaluran  LPG hingga 5 tahun kedepan
9. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  di- mana ketahanan stok tangki timbun LNG yang ideal sebesar 20 hari sehingga dapat memenuhi  kebutuhan  konsumen  akan produk LNG.
10. Penelitian  oleh  [8]  dimana  ketahanan stok tangki timbun EGB 201 KD 001 dapat memenuhi  kebutuhan  distribusi  dan  da- pat  menampung  hasil  produksi  secara maksimal.
Berdasarkan permasalahan diatas, penelitian ini  dilaksanakan  dengan  tujuan  mengetahui ketahanan stok tangki timbun LPG di Perus- ahaan Z dengan menggunakan metode pred- iksi.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  mem- berikan kontribusi bagi Perusahaan Z dalam memenuhi  permintaan  produk  LPG  dimasa yang akan datang.

## 2. Metode
Dalam penelitian ini, data yang diperoleh ber- asal dari sumber data primer dan sekunder. Sumber  data primer atau  data  dikumpulkan secara langsung dilapangan serta dengan me- lakukan wawancara pada para pengawas dan pimpinan di Perusahaan Z. Contoh data yang didapatkan dari wawancara adalah data spe- sifikasi tangki timbun produk LPG. Sedangkan data  sekunder,  peneliti  kumpulkan  secara tidak  langsung  melalui  dokumen,  dan  arsip- arsip  yang    ada  di  perusahaan  seperti  data thruput  harian  produk  LPG  yang  dimana
nantinya  diolah  menjadi  data  yang  runtut agar dapat ditampilkan bagi pembaca.
Data  yang  terkumpul  kemudian  dianalisis dengan menggunakan beberapa teknik meli- puti:

## 1. Prediksi (Forecasting)
Merupakan seni dan ilmu dalam memprediksi peristiwa-peristiwa yang terjadi di masa de- pan. Kegiatan ini meliputi pengambilan data historis  dan  memproyeksikan  data  tersebut pada masa depan dengan meng-gunakan ber- berapa model prediksi [5]. Prediksi dibutuh- kan  disemua  organisasi  atau  perusahaan yang beroperasi dalam lingkungan yang tidak jelas  dan  dimana  keputusan  harus  dibuat saaat itu juga akan mempengaruhi masa de- pan  organisasi.  Prediksi  yang  efektif  sangat dibutuhkan untuk mencapai tujuan dari suatu organisasi maupun perusahaan. Untuk suatu perusahaan  prediksi  mengendalikan  kendali sistem informasi, keuangan dan produksi [1]. Penggunaan  menggunakan  metode  prediksi merupakan  langkah  awal  dalam  melakukan perhitungan dalam menentukan jumlah thru- put  harian  ataupun  bulanan    produk  LPG di Perusahaan  Z.  Frekuensi  dari  setiap  metode prediksi  yang  digunakan  akan  dihitung selama 3 periode kedepan.
a) Time Series Method
Merupakan  teknik  deret  waktu  yang  terdiri dari trend, seasonal, cycle dan random varia- tion .  Komponen  mendasar  yang  mempenga- ruhi  keputusan  metode pengukur  (harapan) untuk informasi deret waktu adalah bukti dan pemahaman yang dapat dikenali dari desain informasi otentik. Sebagai aturan, desain in- formasi  dipartisi  menjadi  empat,  khususnya desain datar/tetap, desain pola, contoh beru- lang  dan  desain  ketidakteraturan.  Pemerik- saan deret waktu ini sangat tepat digunakan untuk meramalkan permintaan di mana con- toh  minat  masa  lalu  sangat  stabil  dan  tepat selama rentang waktu yang signifikan.
b) Winters method The  Winter  Exponential  Smoothing adalah teknik pemulusan exponential linier yang di- gunakan untuk membuat peramalan dengan asumsi  bahwa  informasi  memiliki  bagian sesekali.  Teknik  winters  ini  membutuhkan tiga  batas  penghalusan  (alfa,  beta  dan  gam-
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 1 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.1/1036
ma) yang dapat dinilai dari 0 hingga 1, cam- puran yang tak terhitung jumlahnya harus di- coba sebelum nilai ideal dari ketiganya masih di udara [7].
2. Perhitungan Ketahanan Stok Tangki Tim- bun (KSTT)
Ketahanan  Tangki  LPG  adalah  batas  tangki penyimpan  dengan  throughput  normal.  Per- hitungan  ketahanan  untuk  memutuskan  be- rapa lama tangki LPG dapat mengatasi masa- lah  pendistribusian  LPG.  Ketahanan  stok dapat ditentukan berdasarkan throughput di depot LPG  sesuai  dengan  jenisnya,  pada  da- sarnya ketahanan stok tergantung pada kapa- sitas  penyimpanan  dari  depot  atau  strategi pada perusahaan tersebut. Untuk menghitng ketahanan  stok  tangki  timbun  LPG,  formula yang menyertainya diperoleh:
(1)
Dimana  kapasitas  tangki  adalah  kapasitas tangki LPG Rata-rata dan penerimaan harian adalah rata-rata per periode / 30.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk menunjang kelancaran dalam distribu- si  produk  LPG di  Perusahaan Z  maka diper- lukan stok yang cukup untuk memenuhi ke- butuhan.  Oleh  karena  itu,  dibuat  prediksi yang  akan  digunakan  untuk  mengharapkan perubahan  atau  sebaliknya  terjadi  pening- katan kebutuhan LPG di kemudian hari.
Didasari  pada  observasi  dan  pengamatan yang dilakukan oleh penulis di Perusahaan Z, didapatkan  data  bahwa  pada  Perusahaan  Z terdapat  3  tangki  timbun  dengan    kapasitas total  450  ton.  Dengan safe  capacity sebesar 405  ton  dan  memiliki dead  stok sebesar  45 ton  untuk  ketiga  tangki  terersebut.  Pada tahun  2020  memiliki  thruput  LPG  sebesar 19.045,09  ton  dan  tahun  2021  thruput  LPG sebesar 19.248,99 ton. Berdasarkan data ter- sebut  dapat  diketahui  adanya  peningkatan jumlah  thruput  LPG.  Juga  diketahui  ber-da- sarkan  hasil  wawancara  bahwa  ketahanan stok  yang  ditetapkan  minimal  2  hari  untuk menjamin kebutuhan konsumen akan produk LPG.

## a. Prediksi permintaan produk Liquefied Petroleum Gas (LPG)
Prediksi  pada  dasarnya  memiliki  alasan  se- bagai  penggambaran  yang  mewakili  hal-hal yang  akan  datang  dan  selanjutnya  landasan untuk  mengelola  kondisi  atau  kondisi  ter- tentu yang akan terjadi mulaisekarang. Untuk memprediksi kebutuhan LPG pada bulan juni 2022 sampai mei2025, maka dibutuhkan data Liquified Petrolium Gas (LPG) pada beberapa tahun  kebelakang.  Sample  data  yang  di- gunakan berupa data aktual penyaluran LPG selama  3  tahun  kebelakang  yaitu  data  LPG dari  Juni  2019  sampai  Mei  2022,  prediksi dilakukan  dalam bentuk bulan yang dimana data  tersebut  ditunjukkan  pada Tabel  1 dibawah ini :
Tabel 1. Data Thruput LPG Perusahaan Z Bulan 2019 2020 2021 2022 Januari - 1432,21 1678,7 1681,55 Februari - 1675,31 1579,71 1754,31 Maret - 1478,56 1681,44 1955,39 April - 1578,32 1579,71 1814,42 Mei - 1498,56 1431,7 1951,04 Juni 1487,68 1823,41 1554,05 Juli 1542,22 1467,44 1431,7 Agustus 1441,08 1713,44 1827,43 September 1624,23 1452,34 1457,73
Oktober 1475,68 1788,46 1884,04 November 1484,42 1435,39 1421,34 Desember 1342,65 1701,65 1721,44

## b. Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  dilakukan  agar  dis- tribusi data yang diuji normal atau tidak. Uji normalitas  yang  akan  dilakukan  meng- gunakan uji kolmogorov - smirnov. Berdasar pada Gambar  1 ,  hasil normality  test untuk data  thruput  LPG  yang  diperoleh  yaitu  µ- Value > 0.150 , dapat dilihat bahwa data yang
telah  diuji  mempunyai  persebaran  populasi atau  distribusi  normal  disebabkan  memiliki nilai  probabilitas  ebih  besar  dari  0,150  dan itu  berarti 𝐻 0  diterima,  dan  artinya  data penyaluran  LPG  berdistribusi  normal. 𝐻 0 adalah  data  penyaluran  LPG  berdistribusi normal,  sedangkan 𝐻 1  adalah  data  penya- luran LPG tidak berdistribusi normal.
Gambar 1 . Uji Normalitas thruput LPG

## c. Pengujian terhadap data
Tahap berikut diperlukan sebelumnya dalam membuat harapan (menentukan) adalah me- lakukan  mencoba  uji  pola  data.  Dalam  in- formasi  deret  waktu  yang  sensitif  terhadap waktu,  pengujian  diperlukan  sebelum  infor- masi dapat ditangani yang disebut dengan uji pola data. Uji pola data memiliki tujuan agar mengamati  data  yang  digunakan  memilliki sifat  stationer  atau  non-stationer  sehingga agar bisa diketahui metode prediski yang se- suai  dengan  pola  data  yang  didapatkan.  A- pabila data yang ada memiliki bentuk trend , seasonal ataupun siklis dapat dikatakan data tersebut  tidak  stationer.  Begitupun  juga sebaliknya  apabila  data  yang  ada  tidak  me- miliki trend , seasonal ataupun  siklis  dapat dikatakan stationer.
a) Pengujian time series plot Hasil Gambar 2 , bisa dilihat time series plot untuk  data  thruput  LPG  pada  tahun  2019 hingga  2022.  Grafik  tersebut  mengalami  pe- rubahan yang cukup signifikan yang dimana terjadi  peningkatan  dan  penurunan  seiring dengan perubahan waktu ke waktu. Yang bisa diartikan rata-rata deret pada data sepanjang waktu  tidak  selalu  konstan,  dan  ini  menun- jukan data tersebut bersifat tidak sta-tioner, yang  dimana  data  tersebut  memiliki  unsur trend,seasonal dan siklis pada pola data terse- but yang merupakan salah satu ciri dari data yang tidak stationer.
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 1 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.1/1036

## Gambar 2 . Uji Time Series Plot LPG menggunakan data Thruput Perusahaan Z

## b) Pengujian Auto-correlation & Box-Cox
Pada uji auto-correlation pada prediksi mem- iliki  tujuan  dalam  mendapatkan  tingkat  ko- relasi  antara  data  temporal  (t)  dengan  data sebelumnya (t-1). Jika didapat hasil pengujian auto-correlation antara data ke t dan data ke t-1 cukup tinggi, setelah itu menurun secara bertahap, bisa dikatakan data yang ada tidak stationer.  Ketidakstationeran  suatu  data  da- pat dilihat dari nilai Auto-correlation Function (ACF)  pada  data  deret  waktu  ( Time  Series Plot ). Pengujian Box-cox memiliki tujuan me- ngetahui  besarnya rounded  value pada  uji Box-cox . Apabila didapati rounded value lebih atau  kurang  dari  satu,  dapat  dikatakan  data yang  diuji  bersifat  non-stationer  sedangkan apabila rounded value sama dengan satu ma- ka  data  yang  diuji  memiliki  sifat  stationer. Pada Gambar  3, dengan  melihat  perbandi- ngan kedua gambar tersebut, dapat disimpul- kan  bahwa  data  tersebut  non-stationer  ka- rena memiliki nilai rounded value -0,50. Yang menyatakan data tersebut tidak stationer ter- hadap  varian.  Dan  pada  ACF  terdapat  lag  1 yang keluar melewati garis interval, dan lag 4- 6 lalu 25-34 menggambarkan pola musiman dalam data, meskipun lag kedua turun secara
signifikan menuju 0 (nol). Dapat disimpulkan bahwa data tidak stationer secara varian apa- bila kita lakukan pengujian secara visual.
Didasari  data  thruput  LPG  pada  Juli  2019 sampai Mei 2022 dan uji dari pola  data terse- but, tampak bahwa pengujian prediksi kebu- tuhan  produk  LPG  untuk  memenuhi  distri- busi produk LPG untuk juli 2022 sampai mei 2025  dipakai  uji time  series yaitu  uji  trend analysis,  decomposition  dan  winter.  sebagai perbandingan menggunakan metode prediksi lainnya.  Metode  dipilih  berdasarkan  nilai kesalahan  minimum  untuk  membandingkan akurasi,  memprediksi  hasil  untuk  menen- tukan  metode  yang  tepat  dan  akurat  untuk digunakan. Pengukuran error paling kecil bi- asa digunakan seperti MSE ( Mean Squared Er- ror ),  MAPE  ( Mean  Absolute  Precentage )  dan MAD ( Mean Absolute Deviation ). Berdasarkan dari  analisa  perhitungan  menggunakan  be- berapa  metode  prediksi  sebelumnya,  dida- patkan hasil rekapitulasi nilai-nilai error dari setiap metode prediksi yang digunakan sep- erti pada Tabel 2 .
Gambar 3 . Uji Auto-correlation & Box-cox LPG menggunakan data Thruput Perusahaan Z
Tabel 2. Hasil Accuracy Measures for Methods Thruput LPG di Perusahaan Z No Metode Peramalan MAPE MAD MSD/MSE 1 Trend analysis (Linear) 7,2 115 19299,8 2 Trend analysis (Kuadratic) 6,9 110,2 18347,3 3 Trend Analysis (Eksponential) 7,2 114,9 19227,8 4 Trend Analysis (S-Curve) 7,3 117,4 19876,6 5 Decomposition Multiplicative (Trend Plus seasonal) 6,5 101,4 16156,3 6 Decomposition Multiplicative (Seasonal Only) 7,2 115,4 25423,9 7 Decomposition Additive (Trend plus Seasonal) 6,5 103,1 16760,5
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 1 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.1/1036
8 Decomposition Additive (Seasonal Only) 7,2 115,3 25291,8 9 Winter (Multiplicative) 6,4 104,8 15086,7 10 Winter (Additive) 6,6 106,6 15354,6
Dari Tabel  2 diatas  didapatkan  nilai  error dari masing- masing prediksi sehingga dipilih metode prediksi yang tepat untuk digunakan yaitu metode winter multiplicative . Untuk me- nentukan metode peramalan yang sesuai, ma- ka perlu untuk perlu diperhatikan besar nilai kesalahan prediksi, yaitu nilai sisa atau selisih antara  nilai  sebenarnya  dan  nilai  prediksi. Metode winter multiplicative ini memiliki nilai error MAPE yang terkecil dibanding dari pada metode yang lain, sehingga metode tersebut bisa ditetapkan sebagai metode prediksi per- mintaan produk LPG di tahun yang akan da- tang  untuk  tahun  Juni  2022  -  Mei  2025. Menurut Marhinus Ngantung (2019) menya- takan  bahwa  penentuan  metode  prediksi yang ingin digunakan, cukup mengamati nilai error MAPE terkecil. Berdasarkan tabel Aver- age  Absolute  Error (AAE)  dapat  diketahui bahwa  metode winter  multiplicative cocok untuk  dijadikan  metode  prediksi  kebutuhan LPG 3 tahun kedepan.

## d. Hasil Prediksi Kebutuhan LPG
Prediksi  kebutuhan  akan produk  LPG  di  pe- rusahaan Z pada 36 bulan yang akan datang,
didapati  metode  prediksi  yang  telah  dipilih, yaitu Winters Method  Multiplicative seperti tampak  dalam Gambar  4 dan Tabel  3 ,  di- mana terhitung dari bulan Juni 2022 sampai Mei 2025.
Berdasarkan hasil prediksi tersebut,
diketahui  bahwa  permintaan  akan  produk LPG  mengalami  peningkatan  ataupun penurunan  yang  dalam  36  bulan  yang  akan datang ketika kegiatan operasional beroperasi  dalm  keadaan  normal  tanpa adanya  kendala  ataupun  hambatan.  Dan dengan  memprediksi  permintaan  LPG diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  acuan atau  dasar  untuk  periode  yang  akan  datang memahami kebutuhan distribusi produk LPG di  masa  depan.  Hasil  prediksi  ini  dapat digunakan  untuk  mempersiapkan  seberapa besarnya jumlah permintaan  produk LPG dan dapat  membuat  perencanaan  persediaan yang  cukup  sebagai  antisipasi  atas  jumlah permintaan  produk  LPG  agar  tercapainya target  penjualan  ataupun  pendistribusian produk.
Tabel 3. Data Thruput LPG Perusahaan Z
Data Hasil PrediksiThruput LPG Perusahaan Z
Bulan 2022 2023 2024 2025 Januari - 1780,02 1912,69 2045,36 Februari - 1870,58 2009,14 2147,7 Maret - 1916,61 2057,71 2198,81 April - 1873,24 2010,31 2147,37 Mei - 1846,00 1980,25 2114,50 Juni 1747,37 1883,52 2019,68 Juli 1604,24 1728,44 1852,63 Agustus 1805,30 1944,17 2083,04 September 1654,44 1780,89 1907,34 Oktober 1883,89 2026,97 2170,04 November 1598,85 1719,52 1840,19 Desember 1760,85 1892,91 2024,97 Total 12054,94 22262,87 23867,99 10653,74
e. Presentase Kenaikan Produk LPG pada perioede Juni 2022 – Mei 2025 Untuk mengetahui presentase kenaikan pro- duk  LPG  untuk  memenuhi  kebutuhan distribusi  produk  agar  ketahanan  produk dapat  terpenuhi,  maka  digunakan  rumus yaitu :
Berdasarkan  perhitungan  diatas  maka  di- ketahui bahwa terjadi kenaikan akan kebutu- han produk LPG mencapai 18,99% .
f. Analisis  Ketahanan  Stok  Tangki  tim- bun  produk  LPG  periode  Juni  2022 – Mei 2025
Setelah  dilakukan  perhitungan  prediksi thruput LPG dan diketahui hingga tiga tahun kedepan tangki LPG yang akan direncanakan untuk  memenuhi  kebutuhan  LPG  di  perusa- haan  Z  hingga  3  tahun  kedepan,  maka  di- lakukan  perhitungan  ketahanan  tangki  LPG yang  bertujuan agar  tidak  kekurangan  atau- pun kelebihan kebutuhan dari tangki LPG pa- da saat proses pemanfaatannya.
Perusahaan  Z  menggunakan tiga  unit  tangki untuk  menampung  produk  LPG  dengan  ka- pasitas  total  450  ton  yang  dimana  memiliki safe  capacity tangki  sebesar  405  ton.  Ber- dasarkan perhitungan menggunakan metode winter multiplicative untuk thruput LPG pada Juni 2022 sampai Mei 2025, dapat digunakan untuk  menganalisis  kapasitas  tangki  LPG  di perusahaan  Z.  Sebelum  dilakukan  perhitu- ngan  ketahanan  stok  tangki  timbun  produk LPG, terlebih dahulu perlu diketahui seberapa besar jumlah thruput harian selama 36 bulan yang  dimana  data  yang  dipakai  merupakan data hasil prediksi seperti ditabulasikan pada Tabel 4 .
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 1 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.1/1036

## Tabel 4. Data Prediksi Thruput LPG Perusahaan  Z
Bulan 2022 2023 2024 2025 Januari - 59,33 63,76 68,18 Februari - 62,35 66,97 71,59 Maret - 63,89 68,59 73,29 April - 62,44 67,01 71,58 Mei - 61,53 66,01 70,48 Juni 58,25 62,78 67,32 Juli 53,47 57,61 61,75 Agustus 60,18 64,81 69,43 September 55,15 59,36 63,58 Oktober 62,8 67,57 72,33 November 53,3 57,32 61,34 Desember 58,7 63,1 67,5 Total Thruput 63,74 rata-rata per hari
Setelah  diketahui  jumlah  rata-rata  thruput harian,  maka  dapat  dilakukanperhitungan Ketahanan   stok  LPG  pada  tangki  timbun LPG, yang dihitung sebagai berikut :

## Pumpable
Stock = Safe capacity – dead stock (2)
Dengan persamaan (2) didapatkan nilai sebe- sar  360.  Kemudian  nilai  ketahanan  stok  ta- hunan dapat dihitung dengan persamaan :
Ketahanan stok tahunan = pumppamble stock / Thruput rata-rata    (3)
Maka,  dengan  nilai  thruput  rata-rata  63,74 sesuai Tabel  4 ,  didapatkan  ketahanan  stok tahunan  sebesar  5,64  hari  atau  bila  dibulat- kan  menjadi  6  hari.  Dari  hasil  perhitungan menggunakan  predik-si  thruput  LPG  2022- 2025  menggunakan win-ters  multiplicative method tampak bahwa ke-butuhan LPG di Pe- rusahaan  Z  aman  dengan  minimum  keta- hanan stok selama 6 hari.

## 4. Simpulan
Dengan melihat hasil analisis dapat disimpul- kan  bahwa  berdasarkan  analisis  ketahanan stok tangki timbun produk LPG, maka dapat diambil  kesimpulan  bahwa  dengan  Jumlah thruput  harian  sebesar  63,74  ton  per  hari pada  periode  Juni  2022  sampai  Mei  2025 dengan safe  capacity tangki  timbun  sebesar 360  ton  dapat  memenuhi  kebutuhan  harian produk LPG selama 3 tahun kedepan. Karena kapasitas  tangki  timbun  yang  digunakan tidak  melebihi  dari  ketahanan  stok  yang  di- gunakan perusahaan sebesar 2 hari , maka ti- dak  diperlukan  adanya  penambahan  tangki timbun untuk 3 tahun kedepan.
Berdasarkan  hasil  prediksi  dan  perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa dengan me- ningkatnya  kenaikan  kebutuhan  LPG,  maka ketahanan stok semakin menurun karena ke- naikan  presentase  kebutuhan  dari  tahun-ta- hun sebelumnya.

## Daftar Pustaka
[1] Anna Lusiana, P. Y. (2020). PENERAPAN METODE  PERAMALAN  (FORECASTING)
PADA  PERMINTAAN  ATAP  di  PT  X. In- dustri  Inovatif  -  Jurnal  Teknik  Industri ITN Malang , 11-20.
[2] Elisa  Fani,  F.  A.  (2017).  Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menen- tukan  Penjualan  Produk  Terbaik  di  Pe- rusahaan X. JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No.1 , 2337-3520.
[3] Eucharistia, Y. N. (2017). Analisis Metode Peramalan  Permintaan  Terbaik  Produk Oxycan  pada  PT.  Samator  Gresik. Semi- nar  dan  Konferensi  Nasional  IDEC  2017 , 414-422.
[4] Latuharhary, joriesto, and Agus Sutanto. "ANALISIS  KETAHANAN  STOK  TANGKI TIMBUN  PRODUK  PREMIUM  DI  FEUL TERMINAL  KRUENG  RAYA  ACEH."  Pem
Akamigas. 2017
[5] Alindita, adiga and Dwi nurma Heitasari. "Analisis Perencanaan Kapasitas Tangki Timbun  LPG  Berdasarkan  Potensi  De- mand  di  Pulau  Belitung"  PEM  AKAMI- GAS. 2021
[6] Laksamana,  R.  D.,  Santoso,  E.,  &  Ra- hayudi,  B.  (2019).  Prediksi  Penjualan Roti  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing  (Studi  Kasus  :  Harum  Bak- ery). Jurnal Pengembangan Teknologi in- formasidan  Ilmu  Komputer,  3(5) ,  4933-
4941.
[7] Setiawan,  Hendro  and  Andian  Ari  Istin- ingrum.  "  Perencanaan  kapasitas  pem- bangunan tangki timbun darat berdasar- kan  tingkat  keekonomian  di  PT  XYZ."
Pem Akamigas. 2021
[8] Katayane,  Tuale.  "EBT-25  PEMERIK- SAAN  TEKNIS  DAN  OPTIMALISASI TANGKI TIMBUN EGB 201 KD 001 DI PT. PLN PLTMG LANGGUR." Prosiding Semi- nar Nasional Teknologi Energi dan Min- eral. Vol. 1. No. 2. 2021. . [9]  Furtyfatimah,  Atita,  and  Ibnu  Lukman Pratama. "LOG-39 ANALISIS KETAHANAN  STOK  PRODUK  AV- TUR/JET A-1 DI PT. XYZ." Prosiding Sem- inar Nasional Teknologi Energi dan Min- eral. Vol. 1. No. 2. 2021.
[10]  Heriansyah,  E.,  &  Hasibuan,  S.  (2017). Implementasi  Metode  Peramalan  pada Permintaan  Bracket  Side  Stand  K59A. Jurnal PASTI, 12(2), 209-223.
[11]  ----- 2021, “ POMPAv Buku 4Rev 0 April 2019” Pertamina Aviasi